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[期刊] 管理评论  [作者] 王庆  黄慧霞  刘敏  
蚁群算法是一种适合知识员工任务指派及调度优化求解的优秀算法。以知识员工任务指派及调度为研究范畴,明确了研究假定,构建了问题的数学模型。设计了一种改进的蚁群算法来进行知识员工任务指派及调度优化求解:提出了解的复合路径构析图思路,设计了减少蚂蚁数量,以及自适应地改变蚂蚁路径选择行为的信息启发式参数和期望启发式参数的迭代策略。此外,在算法迭代中,采用了精英解保留策略,使各代精英解都保留下来。在设计仿真程序时,采用了一种直观的双染色体编码技术,在生成任务序列的同时产生相对应的知识员工序列。通过对算例进行多次仿真实验和比较,结果表明:改进后的蚁群算法是求解知识员工任务指派及调度优化的有效解法,该算法收敛...
[期刊] 物流技术  [作者] 邓旭东  姚璐  
在分析医药物流小批量和动态变化等特点的基础上,构建了医药物品配送路径优化的数学模型,通过引进插点操作、动态改变挥发系数和选择算子等改进措施,设计了一个改进的蚁群算法,使该算法具有更好的全局寻优能力和收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 秦敏花  刘三阳  李丽英  
自然界中的蚂蚁能够在没有任何提示下找出从蚁穴到食物源的最短距离,这是因为蚂蚁在其走过的路径上分泌信息素。受到这种启发,意大利学者M.Dorigo于20世纪90年代提出了蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。
[期刊] 统计与决策  [作者] 马军  李薇  
作业车间调度问题是一个典型的NP-HARD问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。文章采用了一种改进蚁群算法来求解作业车间调度问题。首先应用蚁群算法获得一些作业车间调度问题的较优解(调度方案);然后这些调度方案中挖掘出一些有用的调度知识;最后应用这些调度知识来辅助蚁群算法完成后续的优化过程。通过将调度知识有效地融入到蚁群算法中,使得改进蚁群算法在优化效率上大大改进。
[期刊] 物流技术  [作者] 夏田  王娜  
为实现AGV完成作业任务行驶距离最短,建立了路径调节解决冲突的模型。分析蚁群算法的突出缺陷后,应用改进蚁群算法完成对多AGV系统的优化调度。最后以某车间内物料搬运多AGV调度优化为实例,利用mAtlAb软件针对蚁群算法和改进蚁群算法进行实验对比,验证了改进蚁群算法在多AGV调度优化中的有效性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汤卫君  刘晓伟  凌六一  谢钰敏  
在MC模式下,企业不可能满足所有顾客的个性化需求,只能是根据自身的生产能力和规模,对个性化需求进行选择性地生产。首先,本文对产品的价格采取离散的等区间分段的方法,提出了一个多目标规划模型,模型以顾客对产品的满意度最大化及企业的利润最大化作为目标值;其次,对模型的求解进行了分析;最后通过实例来说明企业该选择哪些顾客所需产品来生产,及企业对所提供的个性化产品制定何种价格。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 罗霄松  孙兆辉  曹思佳  明新国  
通过无人机搭载监测设备飞抵船舶上空进行近距离监测目前已经成为一种十分有效的船舶尾气监测手段。在相关实际场景中,船舶处于移动状态且无人机有着续航能力的限制,且由于缺乏对应的调度算法,无人机存在着监测目标选择随机性高,飞行路径不精确,电量规划不合理等问题。同时现有的求解方法存在面向大量数据时求解效率低的问题。基于上述问题,针对面向船舶尾气监测的无人机调度问题展开了研究。将上述调度问题转化为了一个可通过蚁群算法求解的模型,并提出了基于信息素分级的蚁群算法对上述调度问题进行求解。通过实验验证与对比,证明了提出的基于信息素分级策略的蚁群算法能够取得良好的规划效果。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 李国昊  李文超  
两台机器以上的Flow shop调度问题是一个强Np难的问题,目前为止尚未出现求解该类问题的有效算法。本文结合针此类问题的邻域操作特征,基于强化学习思想提出一种具备学习能力的调度算法。算法以Q学习作为训练方法,通过持续的离线训练学习该类问题寻优搜索知识,从而提高其调度寻优能力。算法采用高斯核函数支持向量机对Q函数进行拟合,以此克服在Q学习过程中遇到状态过多难题。数值仿真结果显示所提算法对Flow shop问题具有很好调度寻优能力。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 周书敬  李彦苍  崔邯龙  
基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷,本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中,以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离,计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。
[期刊] 生态经济  [作者] 陈志  江治杰  刘瑶  
随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 王守文  石懿  
根据区域科技创新资源的要素分类进行配置筛选,由于资源筛选是一个非线性组合优化的过程,因此通过改进蚁群算法的多次迭代运算,发现启发式信息、正反馈机制、信息素挥发机制是影响主体参与机制和资源要素配置的3个决定因子。最后根据政府的参与实证为例,提出可以寻找最优经济和社会效益导向下的区域科技创新资源最优配置体系。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘志勇  吕文阁  谢庆华  何明玉  杨杰  刘雄辉  
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 樊治平  刘洋  孙永洪  
针对指派问题中考虑多目标且具有序区间排序信息的情形,定义了指派的最理想排序位置(理想点),通过计算序区间排序信息与理想点的距离,得到各目标下某人完成某任务的"机会成本",采用简单加权法则将各目标下的成本矩阵综合为总成本矩阵,基于总成本矩阵构建指派问题的数学模型,并采用匈牙利法对该模型进行求解。实例分析表明,本文给出的方法具有简单、易操作等特点,对于具有序区间指派信息的多目标指派问题提供了一种有效的解决途径。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 于秀丽  张毕西  李逸帆  李弘  
订单式生产(MTO)人工作业系统(MOS)是我国中小制造企业广泛采用的生产系统模式。在MTO/MOS中,一线员工生产技能对生产绩效具有直接的影响。随着重复操作次数的增多,员工的生产效率不断提高,即产生学习效应。本文考虑员工学习效应来优化一线员工的配置,强调员工初始技能和学习能力的个体差异对完工期的影响,以期缩小理论研究与生产实践之间的差距。本文首先提出一个基于员工初始技能、员工的学习能力、工艺难度和订单批量的员工技能动态变化函数。然后,以最小化完工期为目标,建立一个优化模型。由于员工指派问题属于"完全NP-Hard"问题,为了求解本文所提出模型,本文提出Bootstrap方法对问题进行求解。最...
[期刊] 工业工程  [作者] 李英俊  陈志祥  
针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其他优化算法比较,所构造的蚁群算法寻优概率是100%,平均进化10代,平均耗时小于1 s,稳...
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